Migros Türk A.Ş.de birliktelik kurallarının yerleşim düzeni planlamada kullanılması

• Published in: Endüstri Mühendisliği Vol. 21; no. 2; pp. 14 - 29
• Main Authors: ÇİL, İbrahim, AY, Derya
• Format: Journal Article
• Language: Turkish
• Published: TMMOB Makine Mühendisleri Odası 2010
• Subjects: Association rule; Birliktelik kuralı; Data mining; decision support system; Fundamental Theory of Information Engineering; İşletme Mühendisliği; Karar destek sistemi; Management Engineering; multidimensional scaling analysis; Temel Bilgi Mühendisliği Kuramı; Veri madenciliği; Veri tabanı; Çok boyutlu ölçeklendirme analizi
• ISSN: 1300-3410

Günümüzün dinamik iş çevresinde bilgi en değerli varlıktır. Artık birçok örgüt önemli iş kararlarını veri tabanlarından
çıkarılan bilgi ve kendi düşüncelerini harmanlayarak vermektedirler. Bu sayede, başarılı işletmeler büyük veri tabanlarından,
veri madenciliği tekniklerini kullanarak önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak faydalı bilgileri kullanarak hem yerel hem
de küresel pazar taleplerine çabuk cevap verebilmektedirler. Bu çalışmada süpermarket yerleşim yeri düzenlemede veri
yönelimli bir karar destek sistemi uygulaması sunulmaktadır. Çalışmada veri tabanlarında bilgi keşfi süreci kullanılarak
yerleşim düzeni geliştirmeyi gerçekleştiren metodolojik bir çerçeve sunulmaktadır. Çalışmada ilişkisel veri tabanı hazırlanarak,
Apriori algoritması ve Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) yöntemleri kullanılmaktadır. Deneysel çalışma ise Türkiye'nin önde
gelen perakende satış firmalarından biri olan Migros Türk A.Ş.de gerçekleştirilmektedir.
Knowledge is the most valuable asset in today's dynamic business environment. In many organizations, decisions are
made based on a combination of judgment and knowledge extracted from databases. Successful business organizations
are able to react rapidly to the changing market demands both locally and globally, by utilizing the latest data mining
techniques of extracting previously unknown and potentially useful knowledge from vast resources of raw data. In this
paper, an application of data driven decision support is presented for store layout. This paper develops a relational database
and uses Apriori algorithm and multidimensional scaling techniques as methods for the store layout issue. We propose
a methodological framework for the use of the knowledge discovery process to improve store layout. As the empirical
study, a supermarket analysis has done for Migros Turk A.Ş, a leading Turkish retailing company.